然后开始简述实现要点，可以同通信讲起：各模块的通信可以基于 Netty 然后自定义协议来实现，注册中心可以利用 zookeeper、consul、eureka、nacos 等等，也可以像 RocketMQ 自己实现简单的 namesrv （这一句话就都是关键词）。
为了考虑扩容和整体的性能，采用分布式的思想，像 Kafka 一样采取分区理念，一个 Topic 分为多个 partition，并且为保证数据可靠性，采取多副本存储，即 Leader 和 follower，根据性能和数据可靠的权衡提供异步和同步的刷盘存储。
并且利用选举算法保证 Leader 挂了之后 follower 可以顶上，保证消息队列的高可用。
也同样为了提高消息队列的可靠性利用本地文件系统来存储消息，并且采用顺序写的方式来提高性能。
可根据消息队列的特性利用内存映射、零拷贝进一步的提升性能，还可利用像 Kafka 这种批处理思想提高整体的吞吐。
至此就差不多了，该说的要点说的都差不多了，面试官心里已经想，这人好像有点东西。
之后可以深挖的点就很多了，比如提到的 Netty，各种注册中心就能问很多，比如各注册中心之间的选型对比等。
你还提到了选举算法，所以可能会问 Bully 算法、Raft 算法、ZAB 算法等等。
你还提到了分区，可能会问这个分区和 RocketMQ 的队列有什么不同啊？具体分区要怎么实现？
然后你提到顺序写，可能会问为什么要顺序写啊？你说的内存映射和零拷贝又是什么啊？那你知道 RocketMQ 和 Kafka 用了哪个吗?（这些我都分析过，可以看 RocketMQ 和 Kafka 底层存储之那些你不知道的事）
当然还有可能问各种细节，比如消息的写入如何存储、消息的索引如何生成等等，来深挖看你有没有看过消息中间件的源码。
可以问的还很多，这篇文章我也不可能每个点都延伸开说，这些知识点还是得靠大家日积月累和平日的多加思考。
当然日后的文章可以写一写今天提到的一些点，比如 Netty、选举算法啊，多种注册中心对比啊啥的。
面试官想问的是什么再回到这个面试题，其实面试官想问的就是大方向上的设计，包括整体的架构、数据的流转和一些特性的把握，所以对于这个问题他想听到的就是那些重点，而不是那些细节。
而继续的深挖取决于你回答这个问题时提出的各个关键词，对于面试官自身而言熟悉的词一抓到，他就已经知道下一步要问你什么了。
所以在回答面试官的时候不仅要 get 到他的点，还得为之后的回答铺路，不会说的点不要提，擅长的点多提提。
最后之前我已经提到了，这篇文章的重点其实不在于如何回答写一个消息中间件，而在于面试的技巧。
因为面试题千千万，而技巧掌握了那么千千万的面试题都适用。
我还想提一下关于面试的一些个人看法，我个人是面试驱动学习型选手，我学习的动力就是面试，我享受面试官问我啥我都嘴角一翘微微一笑的那种不羁。
但是我不提倡那种纯粹背面试题的做法，学习是一个日积月累的过程，就像我每篇文末说的，从一点点到亿点点，又像我每篇开头都会提的，每个时代，都不会亏待会学习的人。
我的面试驱动不仅仅是说为了面试而学习，还要以面试场景来学习，什么意思呢？
学任何一种东西，都模拟一个面试官在你前面，让他从各种角度向你提问，驱动你全方位的理解一个知识点，这才是我说的面试驱动学习型选手。
所以如果你看过我之前的文章会发现我经常会提出为什么呢，然后再作答。
还有一点要注意，动手能力，这很关键。
Talk is cheap, show me the code。
我是 yes，从一点点到亿点点，我们下篇见。